关于“弯道超车”,行业内很多人士对此嗤之以鼻,他们认为:做事情要脚踏实地,持之以恒,才有可能超越。
DPU芯片,跟之前的GPU、AI芯片最大的不同在于,DPU是集成多种领域加速于一体的集成加速平台。如果说GPU、AI加速芯片,是CPU+xPU单个异构计算的分离趋势,那么DPU的出现,则预示着,整个计算系统,在从单异构的分离逐渐走向多异构的融合。
2020 开年,ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇,整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中,我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
作者 | 万佳 算力助推经济增长,成为数字经济发展新引擎。今年 4 月,由 IDC、浪潮信息和清华大学全球产业研究院联合推出的《2021—2022 全球计算力指数评估报告》显示,计算力指数平均每提高 1 点,数字经济和 GDP 将分别增长 3.5‰和 1.8‰。中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书》表明,在算力中每投入 1 元,将带动 3-4 元经济产出。算力发展指数每提高 1 点,GDP 增长约 1293 亿元。 虽然算力变得愈加重要,但是其发展却面临供需矛盾问题。一方面,对算力的需求增长迅猛。无
如果将ChatGPT部署到谷歌搜索中,需要512,820 个 A100 HGX服务器和总共4,102,568 个 A100 GPU,服务器和网络的总硬件成本超过1,000亿美元。
最近在梳理一些巨头的超异构计算发展趋势,发现:Intel在做非常宏大的战略层面的布局,而NVIDIA则已经在执行层面全面行动。NVIDIA在云、网、边、端等复杂计算场景,基本上都有重量级的产品和非常清晰的迭代路线图。
A10是一款通用的工作负载加速器,相比于上一代产品有显著的算力性能提升,全面适用于AI计算、视频编解码、图形图像处理、云游戏、云桌面等场景。
我记得之前看过专门介绍各种PU List的文章,最大的感受是:处理器类型很多很多,从APU到ZPU,26个字母都已经被用光了。大家可能对这些PU都耳熟能详,但要说到各个PU之间的关系和协作,可能大家了解甚少。今天我们会进行基本的介绍。
11月3日至4日,2021腾讯数字生态大会将于武汉举办。作为腾讯集团面向产业互联网领域规格最高、规模最大、覆盖面最广的年度盛会,腾讯数字生态大会旨在汇聚全球智慧洞察产业发展新机遇,描绘云、AI、大数据、安全等关键技术的发展蓝图,展示腾讯最新的研究成果、战略规划、技术产品、解决方案。 本届大会由1场主峰会、1场技术峰会、40+专场,以及10000㎡智能体验展区等组成,将全面展示腾讯数字技术创新成果与产业数字化升级最佳实践,并深度融合腾讯会议等线上产品能力,呈现全新的数字化办会理念与参会体验。届时,产
北京时间,9月21凌晨,NVIDIA GTC 2022秋季发布会上,CEO黄仁勋发布了其2024年将推出的自动驾驶芯片。因为其2000TFLOPS的性能过于强大,英伟达索性直接把它全新命名为Thor,代替了之前1000TOPS的Altan。
计算的问题应该能够:分解成可以同时解决的离散工作;随时执行多条程序指令;使用多个计算资源比使用单个计算资源在更短的时间内解决问题。
去年的时候,抛砖引玉的写了一篇“硬件定义软件?还是软件定义硬件?”的文章,现在再看,发现很多考虑不全面不深刻的地方。继续抛砖,与大家深入探讨此话题。
大家好,我是来自CTAccel的研发负责人周小鹏,我分享的题目是《基于FPGA的异构计算在多媒体中的应用》。FPGA从1984年被发明到现在已经35年了,现在的FPGA有足够的规模去做大规模计算。我们团队主要是研究它能否解决多媒体领域中的现有问题。
内容来源:2022年11月12日,由边缘计算社区主办的全球边缘计算大会·上海站圆满落幕。我们非常荣幸邀请到了上海矩向科技有限公司CEO黄朝波黄总来分享,黄总发表了主题为《超异构融合:边缘计算腾飞的契机》精彩演讲。
随着AI在安防行业的落地,各类玩家也纷纷进入这一市场。如何实现差异化竞争,其中一个关键因素就是IP的选择。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 目前,隐私计算平台广泛用到了多种安全技术,包括同态加密、秘密共享、差分隐私、可信执行环境,以及其他一些安全多方计算技术。 虽然这些安全技术的应用很好地保证了数据价值的安全共享,但同时也带来了计算和通信效率的大幅下降。在对安全和效率的双重探索中,星云Clustar 的研究人员基于理论分析和实践应用,提供了一系列安全加速方案。 文献[1] 对联邦学习模型训练中存在的性能问题进行了全面的探讨,基于这些问题,文献[2~4] 提出了多样的解决方案。接下来,我们
在2016全球超算大会(SC16)上, AMD(纳斯达克股票代码:AMD)宣布推出新版Radeon开放计算平台(ROCm),其中包括对全新Radeon GPU硬件的软件支持,全新数学库和基础雄厚的现代编程语言,旨在加速高性能,高能效异构计算系统开发。AMD还宣布计划在即将发布的ROCm当中支持OpenCL™和各种CPU,包括支持AMD即将推出的“Zen”架构CPU,CaviumThunderX CPU和IBM Power 8 CPU,巩固了ROCm作为GPU计算通用开源平台的地位。 AMD高级副总裁、
文/张伟德,曲宁,刘少山 导读:本文介绍百度基于Spark的异构分布式深度学习系统,把Spark与深度学习平台PADDLE结合起来解决PADDLE与业务逻辑间的数据通路问题,在此基础上使用GPU与FPGA异构计算提升每台机器的数据处理能力,使用YARN对异构资源做分配,支持Multi-Tenancy,让资源的使用更有效。 深层神经网络技术最近几年取得了巨大的突破,特别在语音和图像识别应用上有质的飞跃,已经被验证能够使用到许多业务上。如何大规模分布式地执行深度学习程序,使其更好地支持不同的业务线成为当务之急。
在过去的一年(2022年),软硬件融合公众号的很多文章,都围绕着“超异构计算”这个重要的主题展开。也和很多朋友交流超异构计算相关的话题,大家提到的最主要的一个问题是:超异构和异构的本质区别在哪里?
软硬件融合逐步深化并体系化后,逐渐形成很多观点。比如超异构计算,比如开放生态,比如“软件定义一切,硬件加速一切”,比如完全可编程等等。当这些观点想去寻求共鸣的时候,发现Intel已经在做了很多相关的布局。
机器之心报道 机器之心编辑部 AI 时代应该构建什么样的 GPU?这家创业公司给出了自己的答案。 去年 5 月,1750 亿参数的超大预训练模型 GPT-3 让世人惊艳,AI 模型体量大规模增长之后产生的效果出乎预料,引发了新一轮的技术发展。今年,一些 AI 模型的体量已经达到了万亿参数,这样的超级模型需要无数 GPU 进行并联计算。 然而不断膨胀的算力需求成为了挑战:摩尔定律已逐渐走向尽头。而在算力之外,硬件功耗与散热的挑战也阻碍着 AI 应用的落地。 7 月 10 日,在上海举行的 2021 年世界人
最近跟一个朋友,交流了一些不那么“纯技术”的话题:后进如何赶超先进?在交流的过程中,也引发了我对技术发展的一些更深层次的思考。
移动AI与端上推理已经不是一个新鲜话题,阿里巴巴开源自家轻量级的深度神经网络推理引擎MNN(Mobile Neural Network),用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型,进行推理预测。出于实时性、保护用户隐私、降低服务器负载的需求,算法工程师会将服务端上由PyTorch/ TensorFlow / Caffe 训练的模型,转成端上推理引擎MNN所使用的格式,调用MNN在移动端上进行推理,也就是在移动端上部署。
2020年底,CentOS突然宣布CentOS7、8等系列版本停止维护的时间表,业界为之震动。
经常有软件的同学会问到一个尖锐的问题:在超异构软硬件融合的时代,操作系统等软件是不是需要重构,是不是要打破现有的整个软件体系。我赶紧解释:“超异构软硬件融合不改变现有的软件体系,所有的软件该是什么样还是什么样。”
半导体产业的创新,总是伴随着新的应用场景出现,AI和5G的到来,也意味着传统的计算架构正面临新一轮的挑战。
大模型推动AI进入新纪元,对计算、存储、网络、数据检索及调度容错等方面提出了更高要求。在9月7日举行的2023腾讯全球数字生态大会“AI超级底座专场”上,腾讯云介绍异构计算全新产品矩阵“AI超级底座”及其新能力。
作者 | 伍杏玲 出品 | AI 科技大本营(ID:rgznai100) 我们正值数据井喷时代,据 IDC 发布《数据时代 2025》报告显示,全球每年产生的数据将从 2018 年的 33ZB 增长到 2025 年的 175ZB。其中大部分为非结构化数据,对数据实时性的需求不断增强。 此时仅使用深度学习等技术来处理的话,消耗巨大,那么数据爆炸的当下,我们该如何提高算力来面对“AI+”时代? 英特尔将目光投向 XPU 战略。 软硬件双管齐下,构筑超异构计算时代 在 2018 年英特尔架构日上,英特尔首次向业
软件热点层出不穷,并且快速迭代;CPU性能瓶颈,摩尔定律失效;图灵奖获得者John Hennessy和David Patterson在2017年提出了“计算机体系结构的黄金年代”,给出的解决方案是特定领域架构DSA。
“参加主攻方向的有:17个装甲师,2个摩托化师和22个步兵师,近百万士兵,2700辆坦克,其中包括800辆虎式坦克,还有1800架飞机,我的元首。”
最近随着下一代NVIDIA Ampere计算架构全新发布,腾讯云作为国内云厂商的领导者,将成为业内率先推出采用NVIDIA A100 Tensor Core GPU的云服务实例的云厂商之一。为企业在深度学习训练与推理、高性能计算、数据分析、视频分析等领域提供更高性能的计算资源,同时进一步降低企业的使用成本,帮助企业更快投入市场。 腾讯云即将搭载的NVIDIA A100 Tensor Core GPU,为各种规模的AI、数据分析和HPC都提供了前所未有的加速,以应对各种各样复杂的计算挑
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时,量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段,由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等,对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器,量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
说到算力提升,大家可能想到的就是通过工艺进步、Chiplet封装以及架构优化来提升性能,以及通过“东数西算”扩建数据中心的方式来扩大计算节点的规模。
天府之国成都,作为古蜀文明发祥地,古往今来一直为各派学士所喜爱。近年来,在各种新技术的加持下,成都文创产业如雨后春笋般快速发展,爆款产品频频涌现,加之政府对成都文创产业扶持力度加码,成都数字文创产业正在实现跨越发展。
目前,图片处理的需求正在快速成长,即源于用户生成内容、视频图片抓取等方式的图片缩略图生成,像素处理,图片转码、智能分析处理需求不断增加。众多应用迫切需要高性能,高性价比的图片处理解决方案。
自2015年5月,Intel(英特尔)以167亿美元收购FPGA生产商Altera后,半导体行业接连传出大整合。
前面专门写过一篇“软硬件融合”的系统性介绍文章,之后有很多朋友私信交流。不断汲取大家对软硬件以及软硬件相互协作方面的观点,逐步深化和完善“软硬件融合”概念和技术体系。
今年春节的时候,一直在上海。闲来无事,又在思考软硬件融合相关的各种弯弯绕绕。于是,春节期间写了《预见·第四代算力革命》系列四篇文章,洋洋洒洒3万字。
Chiplet标准UCIe已经得到很多主流大厂的认可,席卷之势愈发明显。但就Chiplet的价值挖掘,目前可见的,都还停留在如何降成本和简单地扩大设计规模方面。我们觉得,Chiplet的价值还没有得到充分挖掘。
异构计算架构是一种计算系统设计理念,它结合了使用不同类型指令集和体系架构的计算单元,例如 CPU、GPU、NPU、DSP、ASIC 和 FPGA,以实现高效的计算性能和能耗比。这种架构允许这些不同的计算单元共享一个统一的内存系统,但要求程序必须为每种不同的指令集分别编写,以充分利用每个计算单元的特点和优势。
腾讯云异构计算实例搭载GPU、FPGA等异构硬件,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用,InstanceTypes分享腾讯云AMD GPU实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息:
后摩尔定律时代,单靠制程工艺的提升带来的性能受益已经十分有限,Dennard Scaling规律约束,芯片功耗急剧上升,晶体管成本不降反升;单核的性能已经趋近极限,多核架构的性能提升亦在放缓。AIoT时代来临,下游算力需求呈现多样化及碎片化,通用处理器难以应对。
新冠肺炎疫情持续在全球蔓延,造成经济活动大幅缩减,凸显全球化经济体系的物理脆弱性。与之对应的是,数字化为经济和社会注入韧性,新兴数字化业态迅速爆发,对经济重连与恢复发挥了重要作用。 面对不确定性持续增加的世界,腾讯主张将「数字优先」作为未来战略发展新起点,即把数字化从局部、备选的位置,放到整体、首选的位置,并从数据的生产、流转和价值生成的全流程,重新思考、设计和建设优化整个社会经济系统,全面以数字化手段开展生产和消费活动。 9月9日-11日,2020腾讯全球数字生态大会在云端举办,其中在9月11日,高速智
回顾浪潮AI服务器的前世今生,我发现在7年时间内,浪潮一共有五个关键抉择,决定了今天占据市场份额过半的局面。
最近一直思考:何谓“大芯片”?大芯片的标准是什么?CPU、GPU、AI、DPU以及HPU等各种超大规模的大芯片,其底层逻辑到底是什么?
近日,号称史上最强大的开源模型——Meta Llama 3 正式发布。伴随着日新月异的模型生态,腾讯云异构计算平台作为覆盖90%+大模型客户的AI底座,现已做好充足的准备,围绕Llama 3系列模型,提供从基础设施到编排调度的智算产品矩阵,为企业及开发者提供更快部署、更强性能和更高吞吐的全链路解决方案。
GPU世界:这次非常感谢风辰大神能来到GPU世界来做专访。之前就听说风辰已经活跃于OpenGPU等专业的并行计算社区,对于并行计算领域也从事了好多年,在此是否能请您进一步介绍一下自己以及自己所属的这一行业? 风辰:我叫刘文志,网名风辰,毕业于中科院研究生院,毕业后在英伟达干了近三年;之后在百度IDL异构计算组跟着吴韧老师;现在在一家深度学习创业公司做异构并行计算相关的内容。 在深度学习领域,无论是训练还是部署对计算能力的需求都非常大。一次训练使用单X86 CPU来做,可能需要一年,使用8核CPU来做,也需
日前,国内云服务商腾讯云宣布推出FPGA云服务器,引起了业界一阵热议,这是继国外亚马逊以及微软等企业在数据中心做出部署FPGA的尝试之后,国内首个FPGA云服务器。短短一年的时间,国内外主流云服务企业
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